최근 증가하고 있는 자유개별여행자들의 경우 항공권, 숙박 등의 여행상품을 개별로 구매하고 여행지에서 지역 여행정보를 통해 여행상품을 구매한다. 일반적인 여행 앱에서는 여행자에게 일괄적으로 관광 상품 메시지를 전송한다. 하지만 해당 여행지에 대한 정보 메시지를 여행 시간대별로 받는다면 여행자는 그 정보를 토대로 좀 더 다양한 여행을 즐길 수 있으며, 해당 지역의 여행 상품을 판매하는 판매자의 경우 효과적인 홍보 마케팅이 이루어질 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 해당 여행지를 여행하고 있는 여행자에게 스케줄링된 여행정보를 주기적으로 전송할 수 있는 FCM기반의 푸시서비스 개발을 목적으로 하였다.
본 논문은 여행상품 일정의 POI정보를 기반으로 생성된 여행 스케줄러에 따라 실제 여행이 이루어지고 여행 중에 촬영된 사진과 여행자가 작성한 여행상품 리뷰 및 여행기 등의 정보를 매시업하여 여행노트를 생성하는 시스템을 구현하였다. 무엇보다 여행자가 일일이 자신의 여행 스케줄을 입력해야하는 번거로움을 없이 여행중에 편리성을 제공받을 수 있다.
최근 정보기술의 발달로 인해 여행의 유형은 여행사를 통한 패키지여행에서 개별 여행으로 트렌드가 변화하고 있다. 개별 여행은 항공권, 관광지, 관광지 체류시간, 교통편, 숙소 등 여행자 스스로 정보를 수집하고 일정을 계획하는 여행이다. 하지만 관광지의 교통편, 지리정보 등 관광지의 정보가 부족하여 여행 일정을 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 TSP 알고리즘을 이용하여 관광지 간 이동시간, 관광지 체류시간, 일 관광시간을 고려하고, 불필요한 교통수단의 이용으로 인해 발생되는 여행자의 피로누적을 최소화 할 수 있는 관광 순회 일정 안내 방법을 제안한다.
묶음판매(bundling) 전략이란 2개 이상의 제품이나 서비스를 단일 가격으로 판매하는 마케팅 방법으로 여행사들은 적은 비용으로 많은 상품을 판매하위 위한 수단으로 여행 패키지라는 묶음판매 전략을 사용하고 있다. 본 논문은 여행 패키지의 묶음판매(bundling) 전략에 관하여 연구하였다. 이를 위해 美 북동부와 캐나다를 10일간 여행하는 여행 패키지 상품을 상정하였다. 연구자들은 여행 패키지를 2(pure bundling vs. mixed bundling) ${\times}$ 3(0% lower than sum, 10% lower than sum, 20% lower than sum) ${\times}$ 3(not at all related, somewhat related, very related)의 54개의 여행 패키지로 디자인 하였다. 조사 자료에 대한 분석방법은 변수들의 신뢰도와 타당도를 검증하기 위해 실뢰도 계수인 Cronbach's ${\alpha}$ 계수와 요인분석을 이용하였고 가설검증을 위하여 t-test와 ANOVA를 사용하여 실증분석 하였다. 실증 분석결과 연구자들의 예상대로 여행 패키지를 구성하는 개별적인 여행 구성상품들의 개수와 구성상품들의 할인율 그리고 여행 패키지 구성상품들 사이의 기능적인(functional) 관계가 관광객들의 인식에 차이를 미쳤다. 결과적으로 관광객들은 할인율의 폭이 크던 작던 일정 정도의 여행 패키지에 대한 할인을 기대하였으며, 여행 패키지를 구성하는 개별상품들의 개수가 많아지는 방향을 선호하였다. 또한 여행 패키지를 구성하는 개별상품들 간의 관계가 이질적인 여행 패키지를 선호하는 것으로 밝혀졌다.
본 연구에서는 한국을 방문한 개별 여행자들의 디지털 기록을 수집하여 정량적 통계 분석과 소셜 네트워크 분석(SNA)을 통해 한국을 방문하는 개별 중국 여행자들의 한국 관광 경로의 특징을 분석하였다. 연구결과 서울, 제주도, 부산 및 대구는 한국을 찾는 중국 여행자들의 주요 방문 장소이며, 중국의 청도, 천진, 심양, 홍콩, 포산 및 마카오는 한국을 찾는 중국 개별 여행자들의 주요 중계지 임을 알 수 있었다. 본 연구는 한국을 찾는 중국 개별 여행자들의 표본 특성과 각 여행 노드의 기능적 위치설정을 정확히 확인함으로써 정밀한 관광 마케팅과 관광 노선 개발에 활용할 수 있는데 의의가 있다. 향후 본 연구에 사용된 데이터의 추출 기간을 확대하고 더 많은 샘플을 확보하여 관광 경로의 연간 변동특성과 주요 방문지의 변동 특성을 분석할 필요가 있다.
2016년 한국에 미군의 사드 미사일이 배치된 이후 중국으로부터 단체관광은 전면 중단되었다. 이후 중국인의 한국 관광은 개인 중심의 여행일정으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 2018년 1월부터 12월 까지 온라인 여행노트를 통해 데이터를 수집하고, 소셜 네트워크 분석을 활용하여 개별방문 중국인의 계절별 한국관광 여정 특성을 분석하였다. 분석 결과 서울은 중국인의 한국여행 허브이며 개별 방문 중국인의 주요 방문지는 서울, 부산, 제주도, 경주 및 강릉에 집중되어 있고 계절에 따라 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 연구 결과는 개별 중국인의 한국 관광을 위한 관광코스의 개발, 관광 서비스 제공 및 관광 시설배치의 최적화를 위한 기초자료로 활용될 수 있다. 향후 연구는 여행 방문지와 관광명소 사이의 이동 교통방식을 연구하여 관광 일정 계획 설계에 참고를 제공할 수 있다.
주 5일 근무 형태의 확산에 따라 여가 생활에 대한 관심이 높아지면서 휴일이나 주말에 여행을 떠나는 사람이 늘고 있다. 일반적으로 국 내외 여행을 위해서는 여행정보 수집 및 일정편성의 번거로움 때문에 여행사의 상품을 많이 활용하지만 개인적으로 원하는 일정의 여행을 할 수 없어서 최근에는 여행 일정을 사용자가 직접 계획하는 개별 여행도 확산 추세에 있다. 본 논문에서는 이러한 추세를 반영하여 여행자의 취향과 선호도 등을 반영한 여행 정보를 제공할 수 있는 사용자 맞춤 여행정보 서비스를 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 오픈마켓에서의 여행상품을 구입하기 전에 자신의 여행 기간을 입력하고 각 여행상품을 자신의 스케줄에 등록하여 개인에게 최적화된 여행 스케줄을 작성할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 개인화된 여행스케줄 생성을 위한 추천시스템은 설문형식의 사전 설정으로 개인이 선호하는 여행지를 선택하고 사용자와 유사한 성향을 지닌 기존 사용자들의 선호 콘텐츠를 추천하며, 여행상품 큐레이션 지원을 위해 현재 사용자의 상품페이지 방문패턴의 분석과 고객의 성향을 계량화한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 유동 소비자가 서비스의 유동성을 보장받을 수 있는 지능형 여행정보서비스를 제안하고자 한다. 본 시스템은 유비쿼터스 환경에서 여행자가 필요로 하는 정보획득을 돕기 위해 다양한 상품제안, 그 상품들 간의 연계를 통한 맞춤제안을 목적으로 설계되었다 여행정보시스템에 연관된 상품들은 호텔, 비행사, 자동차, 여행지 정보, 음식점 및 Business Trip 등이다. 따라서 여행자의 요구 및 상황의 변화에 맞게 연관상품의 Schedule 맞춤을 위한 지능형 여행 최적정보시스템의 연구가 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 Traveling Service 지원을 위해 첫째 여행자의 요구에 따른 단일상품의 복합상품화(Product bundling)를 위한 방법론을 제안하였다. 둘째, 복합상품을 구성하기 위해 필수적인, 개별정보시스템에 이질적인 형태로 저장되어있는 단일상품에 대한 정보를 공유하기 위해, 여행상품과 온톨로지의 구축이 요구된다. 이에 본 논문에서는 OWL 기반의 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지 기반의 여행정보시스템은 향후 시맨틱 웹서비 기반의 지능형 여행정보시스템 구축을 위한 초석으로 활요될 것이다.
업계의 배경 ■ 주 5일제 근무를 맞이한 레저와 여행산업의 시장규모 증가 ■ 2002년 이후 항공권, 호털 등을 포함한 여행상품이 정자상거래 분야에서 가장 높은 매출액을 올릴 것이라고 전망했다. (eMarketer 2002/03) ■ Biz여행 예약도 6개월 동안 2배규모로 성장 (Greenfield Online (2000/5/28)) ■ 1999년 현재 온라인 여행시장에서 항공 여행의 비중은 80% → 2003년에는 60% (렌터카, 호텔 예약의 비중이 높아짐) (Jupiter Communication (1999/5/17)) ■ 3/4의 인터넷 사용자가 시간표, 비행편, 가격, special deal을 탐색하기 위해 방문, 70%의 응답자가 좀더 시스템이 유연해진다면, 온라인 구매 의도 있다고 응답(가능한 여앵편, 좌석 선정 가능, 비행시의 특식 등의 욕구) (Gartner Group (2000/1/7)) ■ 75%의 응답자가 오프라인보다 온라인에서의 여행 브랜드가 중요하다고 응답함, Travel Industry Association of America (98. 99년 자료) ■ 개별여행자 (F.I.T)의 급증과 온라인을 통한 예약이 증가 (관광정보 연구원, 2002)(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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